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The OLS regression can be estimated on 1–5 years worth of daily, weekly or monthly stock returns. The choice depends on the trade off between accuracy of beta measurement (longer periodic measurement times and more years give more accurate results) and historic firm beta changes over time (for example, due to changing sales products or clients). Other beta estimators reflect the tendency of betas (like rates of return) for regression toward the mean, induced not only by measurement error but also by underlying changes in the true beta and/or historical randomness. (Intuitively, one would not suggest a company with high return [e.g., a drug discovery] last year also to have as high a return next year.) Such estimators include the Blume/Bloomberg beta [3] (used prominently on many financial websites), the Vasicek beta, [4] the Scholes-Williams beta, [5] and the Dimson beta. [6] These estimators attempt to uncover the instant prevailing market-beta. When long-term market-betas are required, further regression toward the mean over long horizons should be considered. In the idealized capital asset pricing model (CAPM), beta risk is the only kind of risk for which investors should receive an expected return higher than the risk-free rate of interest. [7] This is discussed in the CAPM article and the Security Market Line article. Use in performance measurement Edit. Non-market betas Edit. Betas commonly quoted in mutual fund analyses often measure the exposure to a specific fund benchmark, rather than to the overall stock market.
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